可以看到「使用count查询表的数据条数」这个操作可能需要消耗过长时间(运行'$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hbase.jar rowcount' 来运行计数 mapReduce 作业)。
目前的eclipse-javee版本已经自带maven插件了 winows-preferences-左边maven可以看到安装好的maven
我曾经在Spark大数据开发过程当中,遇到过不少问题,这些问题及解决思路都有记录下来。有道是好记性不如烂笔头,当这些错误和解决思路被记录下来后,下次再遇到时,就能根据以前的坑很快做出回应,当然,若是他人也遇到相应的问题,同样可以提供帮助。
第10章 HBase:Hadoop数据库 10.7 HBase 批量导入 10.7.1 批量导入数据的方法 向HBase表中导入一条数据可以使用HBase Shell的put命令或HBase API的
之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死,于是搁置了好久,昨晚终于尝试了一下,完美搞定,本节文章来使用4种方法对比Hbase查询性能。
第12章 Hive:进阶 12.5 Hive外表 12.5.1 准备数据 [root@nb0 data]# vi gen.sh [root@nb0 data]# cat gen.sh #!/bin/s
上一篇文章已经为大家介绍了 MySQL 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景,本篇我们来谈谈 HBase 的使用!
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- HBase是一款基于Hadoop的Key-Value数据库,提供了对HDFS上数据的高效随机读写服务,填补了Hadoop MapReduce批处理的缺陷,但HBase作为列簇数据库无法轻易的建立“二级索引”、难以执行求和、计数、排序等操作。在HBase0.96版本后引入了协处理器(
su hdfs ./hbase org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation sequentialWrite 1
添加数据之前先 create table create 'student','cmf1','cmf2','cmf3' 1、RDD[(String,String)]类型添加 package com.xtd.hbase import org.apache.hadoop.hbase.client.{Put, Result} import org.apache.hadoop.hbase.{CellUtil, HBaseConfiguration} import org.apache.hadoop.hbase.io
1、在node3中的hive的配置文件hive-site.xml增加自己的zookeeper集群属性(仅此一步) node3是用于hive集群中用于启动元数据存储的节点hive --service metastore
status 查看系统状态 hbase(main):010:0> status 1 active master, 0 backup masters, 4 servers, 0 dead, 6.5000 average load version 查看版本号 hbase(main):011:0> version 1.2.0-cdh5.7.2, rUnknown, Fri Jul 22 12:20:40 PDT 2016 table_help 查看提示信息 hbase(main):012:0> table_hel
HBase 提供了一个非常方便的命令行交互工具 HBase Shell。通过 HBase Shell 可以创建表,也可以增删查数据,同时集群的管理、状态查看等也可以通过 HBase shell 实现。
HBase作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括:无法轻易建立“二级索引”,难以执行求和、计数、排序等操作。比如,在旧版本的(<0.92)Hbase中,统计数据表的总行数,需要使用Counter方法,执行一次MapReduce Job才能得到。虽然HBase在数据存储层中集成了MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下,做一些简单的相加或者聚合计算的时候,如果直接将计算过程放置在server端,能够减少通讯开销,从而获得很好的性能提升。于是,HBase在0.92之后引入了协处理器(coprocessors),实现一些激动人心的新特性:能够轻易建立二次索引、复杂过滤器(谓词下推)以及访问控制等。
上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码。根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限。通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s。集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式。本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示:
pinpoint是开源在github上的一款APM监控工具,它是用Java编写的,用于大规模分布式系统监控。它对性能的影响最小(只增加约3%资源利用率),安装agent是无侵入式的。
hbase1.0.0版本提供了一些让人激动的功能,并且,在不牺牲稳定性的前提下,引入了新的API。虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API,不过还是应该尽早地来熟悉下新版API。并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合,进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少,故作此文。
大家在使用HBase的过程中,总是面临性能优化的问题,本文从HBase客户端参数设置的角度,研究HBase客户端数据批量插入性能优化的问题。事实胜于雄辩,数据比理论更有说服力,基于此,作者设计了这么一个HBase数据插入性能优化实测实验,希望大家用自己的服务器跑出的结果,给自己一个值得信服的结论。
regionserver服务端使用的ReadQueues,WriteQueues,ScanQueues来代替传统线程池处理客户端读写请求,每个对列都有对等比例的线程hbase.regionserver.handler.count消费队列,负载均衡策咯比如ReadQueues使用的随机策咯getNextQueue.ThreadLocalRandom.current().nextInt(queueSize)
Hbase的访问方式 1、Native Java API:最常规和高效的访问方式; 2、HBase Shell:HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用; 3、Thrift Gateway:利用Thrift序列化技术,支持C++,PHP,Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问HBase表数据; 4、REST Gateway:支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制; 5、MapReduce:直接使用MapReduce作业处理Hbase数据; 6、使用Pig/hive处理Hbase数据。
Coprocessors 之前我们的filter都是在客户端定义,然后传到服务端去执行的,这个Coprocessors是在服务端定义,在客户端调用,然后在服务端执行,他有点儿想我们熟悉的存储过程,传一些参数进去,然后进行我们事先定义好的操作,我们常常用它来做一些比如二次索引啊,统计函数什么的,它也和自定义filter一样,需要事先定好,然后在hbase-env.sh中的HBASE_CLASSPATH中指明,就像我的上一篇中的写的那样。 Coprocessors分两种,observer和endpoint
pinpoint收集来的数据,主要是存在Hbase数据库的。所以它可以收集大量的数据,可以进行更加详细的分析。
在EMR控制台进入“集群监控”,点击“DashBoard”,点击 “集群服务” --> HBASE --> 角色管理 -->RegionServer
(1)安装 ClickHouse Server 和 ClickHouse Client
Spark可以从外部存储系统读取数据,比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据,这也是企业中常常使用,如:
支持的数据源:hdfs、hive、hbase、kafka、mysql、es、mongo
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sRu202yb-1644834575572)(/img/image-20210423150750606.png)]
Phoenix 在 HBase 生态系统中占据了非常重要的地位,本文主要包括以下几方面内容:
该文档主要通过使用HBase快照导出历史全量数据并还原到新的HBase集群,然后改造源生的ExportSnapshot类,通过比较变化的文件实现导出增量,并最终实现HBase跨集群的增量备份和还原。
HBase自带的Web UI上Region单位的 Read Request Count/Write Request Count,不过这只是个累计值。
1、为何要 BulkLoad 导入?传统的 HTableOutputFormat 写 HBase 有什么问题? 我们先看下 HBase 的写流程: 通常 MapReduce 在写HBase时使
继上一篇《HBase常用的shell操作》博客之后,本篇小菌将为大家带来的是关于HBase的高级shell管理命令。
前一篇博客说了一下 HBase 的一些过滤器,今天看看 HBase 的分页过滤器。 在 HBase 中分页过滤是通过 PageFilter 来实现的,在创建这个参数的时候需要设置一个pageSize参数,通过这个参数来控制每页返回的行数,并且在每次查询时需要指定本次查询的起始行。 这里有一点需要注意,HBase中行键的排序是按字典顺序排列的,因此返回的结果也是按此顺序排列。 下面看一下分页过滤的代码片段 Filter filter = new PageFilter(10); Table table = co
我们可以以shell的方式来维护和管理HBase。例如:执行建表语句、执行增删改查操作等等。 4.1 需求 有以下订单数据,我们想要将这样的一些数据保存到HBase中。 订单ID 订单状态 支付金额 支付方式ID 用户ID 操作时间 商品分类 001 已付款 200.5 1 001 2020-5-2 18:08:53 手机; 接下来,我们将使用HBase shell来进行以下操作: 1.创建表 2.添加数据 3.更新数据 4.删除数据 5.查询数据 4.2 创建表 在HBase中,所有的数据也都是保存在表中的。要将订单数据保存到HBase中,首先需要将表创建出来。 4.2.1 启动HBase Shell HBase的shell其实JRuby的IRB(交互式的Ruby),但在其中添加了一些HBase的命令。 启动HBase shell: hbase shell 4.2.2 创建表
HBase集群一旦部署使用,再想对其作出调整需要付出惨痛代价,所以如何部署HBase集群是使用的第一个关键步骤。
HBase是一种Hadoop数据库,经常被描述为一种稀疏的,分布式的,持久化的,多维有序映射,它基于行键、列键和时间戳建立索引,是一个可以随机访问的存储和检索数据的平台。HBase不限制存储的数据的种类,允许动态的、灵活的数据模型,不用SQL语言,也不强调数据之间的关系。HBase被设计成在一个服务器集群上运行,可以相应地横向扩展。
delete操作并不会马上删除数据,只是将对应的数据打上删除标记,只有在数据产生合并时,数据才会被删除。
我们可以以shell的方式来维护和管理HBase。例如:执行建表语句、执行增删改查操作等等
client api ==> RPC ==> server IPC ==> RPC queue ==> RPC handler ==> write WAL ==> write memstore ==> flush to filesystem
新建Scala文件——WebStatStreamingApp.scala,首先使用Direct模式连通Kafka:
下面我们看看HBase Shell的一些基本操作命令,我列出了几个常用的HBase Shell命令,如下: 名称 命令表达式 创建表 create '表名称', '列名称1','列名称2','列名称N' 添加记录 put '表名称', '行名称', '列名称:', '值' 查看记录 get '表名称', '行名称' 查看表中的记录总数 count '表名称' 删除记录 delete '表名' ,'行
该文介绍了 HBase 的 RPC 实现原理和调度过程,包括 RPC 的基本使用、HBase 的 RPC 框架、RPC 的调度过程以及重要的参数配置。
无法直接dump,写了java多线程程序做迁移 问题1:Operation not allowed after ResultSet closed 裸jdbc语句,一个线程跑7个表,只有第一个表时候出这
提示:如果直接drop表,会报错:ERROR: Table student is enabled. Disable it first.
HBase 是Hadoop生态里重要一员。对HBase的调优,对节约成本,提升用户体验有重要意义。
二级索引与索引Join是多数业务系统要求存储引擎提供的基本特性,RDBMS早已支持,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案。这篇文章会以Hbase做为对象来讨论如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join。文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index, ITHbase, Facebook方案和官方Coprocessor的介绍。 理论目标在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标:1,高性能的范围检索。2,数据的低冗余(存储所占的数据量)。3,数据的
HBase shell是HBase的一套命令行工具,类似传统数据中的sql概念,可以使用shell命令来查询HBase中数据的详细情况。安装完HBase之后,如果配置了HBase的环境变量,只要在shell中执行hbase shell就可以进入命令行界面,HBase的搭建可以参考我的上一篇文章:hbase分布式集群搭建
离线数据分析平台实战——090HBase shell客户端和Java Api介绍 HBase 命令介绍 HBase命令主要分为两大类, 第一类是指操作hbase表的相关的shell命令; 第二类是
📷 package org.ucas.hbase; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.commons.lang
源码层面整理下我们常用的操作RDD数据处理与分析的函数,从而能更好的应用于工作中。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云